[ICCV2017]Cascade Residual Learning: A Two-stage Convolutional Neural Network for Stereo Matching

这篇文章介绍了一种新的双目视差计算框架，Cascade Residual Learning。

近年来，在MC-CNN的启发下，视差计算算法成为了一种可以用学习解决的问题。文章总结了近年来基于CNN的视差算法，主要可以分为一下三种：
1. Matching cost Learning：这种方法主要将CNN用于匹配代价计算，辅之以一些经典的后处理方法，以得到比较好的视差图。主要代表有：

• Han et al.的MatchNet：提出了Siamese 结构
• Zbontar的MC-CNN：提出将CNN用于提取patch特征用于计算patch simularity，同时，他们将视差计算问题当做一个二分类问题，采取正负样本抽样、使用hinge loss 训练cost 计算网络
• Luo 等人将该问题变换为一个概率分布学习问题

这些方法都取得了非常不错的效果，可是他们都需要对生成的视差图比较繁杂的后处理，才能得到最后的结果。
2. Regularity Learning
3. End-to-end disparity learning: 通过细心的设计网络的结构，我们可以通过端到端的方式直接学习得到精细的视差图。这种框架的主要代表有：

• Mayer等人提出的DispNet，这种方法被用来学习合成的双目图像对。该方法还被用于光流计算，FlowNet 2.0便由此而来。
• GC-Net用3D卷积网络学习上下文信息，以计算视差图
• 在单目视差估计领域，监督的非监督的方法都实现了端到端的视差生成，并且，他们只需要少量的训练样本。
• CVPR 2017, 有人提出将CNN+CRF混合模型，也实现了双目视差的end-to-end计算。

论文中的算法属于第三种，